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pandas基础教程5：缺失值处理

【知识点解读】
pandas用NaN表示缺失值。常用的缺失值处理方法有：isnull、notnull、dropna、fillna等。

【案例1】检测缺失值
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import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, np.nan, 3],
    'B': [4, 5, np.nan],
    'C': [7, 8, 9]
})
print("原始数据：\n", df)

print("\n检测缺失值：\n", df.isnull())
print("\n每列缺失值个数：\n", df.isnull().sum())

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【案例2】删除和填充缺失值
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# 删除含缺失值的行
drop_df = df.dropna()
print("\n删除含缺失值的行：\n", drop_df)
# 用0填充缺失值
fill_df = df.fillna(0)
print("\n用0填充缺失值：\n", fill_df) 